在 Google Colab 上执行 CUDA 程序时如何链接库？答案

【问题标题】：How to link the libraries when executing CUDA program on Google Colab?在 Google Colab 上执行 CUDA 程序时如何链接库？
【发布时间】：2019-11-13 04:57:27
【问题描述】：

我正在尝试运行 CUDA 程序以使用 Google Colab 上的 cuRAND 库生成随机数，但我遇到了链接器问题。

我知道，我们可以在使用 nvcc 编译时使用 -lcurand 来解决这个问题，但据我所知，我们无法访问 colab 中的终端。

我正在使用它来生成 2*N 个随机数。

#include <curand_kernel.h>

int status;
curandGenerator_t gen;
status = curandCreateGenerator(&gen, CURAND_RNG_PSEUDO_MRG32K3A);
status |= curandSetPseudoRandomGeneratorSeed(gen, 4294967296ULL^time(NULL));
status |= curandGenerateUniform(gen, randomnums, (2*N));
status |= curandDestroyGenerator(gen);

错误：

/tmp/tmpxft_000006b3_00000000-10_11f5cb12-9471-4d0d-9dcb-659af6ee1dae.o: In function `main':
tmpxft_000006b3_00000000-5_11f5cb12-9471-4d0d-9dcb-659af6ee1dae.cudafe1.cpp:(.text+0xb0): undefined reference to `curandCreateGenerator'
tmpxft_000006b3_00000000-5_11f5cb12-9471-4d0d-9dcb-659af6ee1dae.cudafe1.cpp:(.text+0xdc): undefined reference to `curandSetPseudoRandomGeneratorSeed'
tmpxft_000006b3_00000000-5_11f5cb12-9471-4d0d-9dcb-659af6ee1dae.cudafe1.cpp:(.text+0xfa): undefined reference to `curandGenerateUniform'
tmpxft_000006b3_00000000-5_11f5cb12-9471-4d0d-9dcb-659af6ee1dae.cudafe1.cpp:(.text+0x109): undefined reference to `curandDestroyGenerator'
collect2: error: ld returned 1 exit status

【问题讨论】：

标签： cuda libraries google-colaboratory

【解决方案1】：

这是一种可能的方法：

确保您的 colab 会话具有 GPU：

只需在笔记本设置的加速器下拉菜单中选择“GPU”（通过编辑菜单或 cmd/ctrl-shift-P 的命令面板）。

安装the nvcc4jupyter plugin:

!pip install git+git://github.com/andreinechaev/nvcc4jupyter.git

加载插件：
```
%load_ext nvcc_plugin
```

将所需的代码放入单元格中，并传递文件名：

%%cuda --name my_curand.cu 
/*
 * This program uses the host CURAND API to generate 100 
 * pseudorandom floats.
 */
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <cuda.h>
#include <curand.h>

#define CUDA_CALL(x) do { if((x)!=cudaSuccess) { \
    printf("Error at %s:%d\n",__FILE__,__LINE__);\
    return EXIT_FAILURE;}} while(0)
#define CURAND_CALL(x) do { if((x)!=CURAND_STATUS_SUCCESS) { \
    printf("Error at %s:%d\n",__FILE__,__LINE__);\
    return EXIT_FAILURE;}} while(0)

int main(int argc, char *argv[])
{
    size_t n = 100;
    size_t i;
    curandGenerator_t gen;
    float *devData, *hostData;

    /* Allocate n floats on host */
    hostData = (float *)calloc(n, sizeof(float));

    /* Allocate n floats on device */
    CUDA_CALL(cudaMalloc((void **)&devData, n*sizeof(float)));

    /* Create pseudo-random number generator */
    CURAND_CALL(curandCreateGenerator(&gen, 
                CURAND_RNG_PSEUDO_DEFAULT));

    /* Set seed */
    CURAND_CALL(curandSetPseudoRandomGeneratorSeed(gen, 
                1234ULL));

    /* Generate n floats on device */
    CURAND_CALL(curandGenerateUniform(gen, devData, n));

    /* Copy device memory to host */
    CUDA_CALL(cudaMemcpy(hostData, devData, n * sizeof(float),
        cudaMemcpyDeviceToHost));

    /* Show result */
    for(i = 0; i < n; i++) {
        printf("%1.4f ", hostData[i]);
    }
    printf("\n");

    /* Cleanup */
    CURAND_CALL(curandDestroyGenerator(gen));
    CUDA_CALL(cudaFree(devData));
    free(hostData);    
    return EXIT_SUCCESS;
}

（您的代码已损坏/不完整，因此我使用来自curand docs 的示例代码）。

注意单元格输出：

'File written in /content/src/my_curand.cu'

编译代码：

!nvcc -o /content/src/my_curand /content/src/my_curand.cu -lcurand

运行代码

!/content/src/my_curand

注意单元格输出：

0.1455 0.8202 0.5504 0.2948 0.9147 0.8690 0.3219 0.7829 0.0113 0.2855 0.7816 0.2338 0.6791 0.2824 0.6299 0.1212 0.4333 0.3831 0.5136 0.2987 0.4166 0.0345 0.0494 0.0467 0.6166 0.6480 0.8685 0.4012 0.0631 0.4972 0.6809 0.9350 0.0704 0.0458 0.1324 0.3785 0.6457 0.9930 0.9952 0.7677 0.3217 0.8210 0.2765 0.2691 0.4579 0.1969 0.9555 0.8739 0.7996 0.3810 0.6662 0.3153 0.9428 0.5006 0.3369 0.1490 0.8637 0.6191 0.6820 0.4573 0.9261 0.5650 0.7117 0.8252 0.8755 0.2216 0.2958 0.4046 0.3896 0.7335 0.7301 0.8154 0.0913 0.0866 0.6974 0.1811 0.5834 0.9255 0.9029 0.0413 0.9522 0.5507 0.7237 0.3976 0.7519 0.4398 0.4638 0.6094 0.7358 0.3272 0.6961 0.4893 0.9698 0.0456 0.2025 0.9491 0.1516 0.0424 0.6149 0.5638

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